안녕하세요, 하루 코딩입니다.오늘은 반복되는 문서 중 하나인 **업무 매뉴얼(SOP)**을 AI로 자동화하는 방법을 소개합니다.이전 글에서 메일 분류나 회의 요약처럼 ‘일상적인 정리 업무’에 AI를 활용했다면,이번엔 지식 공유와 프로세스 전파에 집중한 실전 사례입니다.📄 매뉴얼, 왜 작성이 어려울까요?막상 ‘어떻게 설명해야 할지’ 막막합니다바쁜 실무 속에서 매뉴얼은 늘 우선순위 뒤로 밀립니다작성자마다 포맷이 달라, 일관성 없는 자료가 쌓입니다하지만 신규 직원이 오거나, 시스템이 바뀌거나, 외주사에게 내용을 넘길 때정리된 문서가 없으면 결국 커뮤니케이션 병목이 발생하죠.🤖 AI로 업무 매뉴얼을 작성하는 3단계1. 업무 흐름을 대화로 설명"이 작업은 고객이 요청하면 메일 확인 → ERP 등록 → 승인 요..

안녕하세요, 하루 코딩입니다.오늘은 매일 쌓여가는 메일함을 어떻게 AI로 스마트하게 정리할 수 있는지에 대해 이야기해보겠습니다.이전 글에서 회의록 자동화에 대해 다뤘다면, 오늘은 그보다 더 자주 접하는 업무,바로 이메일 처리에 AI를 접목한 사례입니다.✉️ 메일, 왜 문제인가요?업무시간의 20% 이상을 ‘메일 정리’에 씁니다중요한 메일을 놓치거나, ‘회신 누락’이 자주 발생합니다스팸/광고성/보고용/업무요청 메일이 혼재되어 있습니다하지만 매번 메일을 다 읽고 요약하고 분류하는 건 너무 비효율적입니다.여기서 AI가 등장합니다.🤖 AI가 도와주는 메일 자동화 흐름1. 메일 요약 기능GPT 모델을 이메일 원문에 연결하면 이렇게 작동합니다:text복사편집[요약] - 김팀장으로부터 5월 10일 보고서 제출 요청 ..

안녕하세요, 하루 코딩입니다.오늘은 AI를 활용한 회의 요약과 기록 자동화에 대해 이야기해보겠습니다.이전 글에서 AI를 활용한 문서 작성, 번역, 일정 관리에 대해 다뤘다면,이번에는 누구나 공감할 수 있는 "회의"라는 일상적 업무에 AI를 접목한 사례입니다.🧠 회의는 왜 AI와 잘 어울릴까?회의는 정보를 빠르게 교환하고 의사결정을 유도하는 것이 목적입니다.하지만 현실은 어떨까요?회의록 작성에만 30분…회의 내용을 놓쳐 재요청…회의 중 중요한 결론이 정리되지 않음…이 모든 문제는 기록/요약/공유가 제대로 되지 않아 생깁니다.바로 이 지점에서 AI가 빛을 발합니다.✨ AI로 회의를 자동화하는 3단계1. 자동 회의 기록 (Speech to Text)Zoom, MS Teams, Google Meet 등 주요 ..

안녕하세요, 하루 코딩입니다.오늘은 실질적으로 ‘업무를 더 빠르게, 더 정확하게’ 만들 수 있는 AI 활용법에 대해 이야기해보려 합니다.이전 글에서 데이터 시각화의 본질을 다뤘다면,이번에는 실질적인 업무 속도와 품질을 동시에 끌어올릴 수 있는 AI 사용법을 정리해보려고 합니다.📌 왜 업무에 AI를 써야 할까?업무량은 늘어가는데, 시간은 그대로입니다.이때 필요한 것은 단순한 노력이나 야근이 아니라, '도구를 바꿔서 일하는 방식 자체를 최적화' 하는 것입니다.💡 AI는 단순 반복 작업은 빠르게, 복잡한 사고는 보조하는 역할을 해줍니다."사람은 판단, AI는 처리" 이 조합이 앞으로의 표준이 될 거예요.✨ 업무 생산성을 높이는 AI 활용법 5가지1. 문서 작성 자동화GPT 기반 AI를 활용해 초안 작성, ..

안녕하세요, 하루 코딩입니다.오늘은 일상 속에서 우리가 주접하는 ‘생성형 AI 고지식 시스템’에 대해 이야기해보려 합니다.이전 글에서 리뷰 데이터 자동화 가격으로 실무 적용을 살펴보았다면,이번에는 일상 속 생성형 AI가 어떻게 개인화 추천으로 진화했는지를 살펴봅니다.🔍 생성형 AI는 삶에 어떤 변화를 줬나?요즘 우리는 무의식적으로 AI의 도움을 받고 있습니다.“불 꺼줘”, “좋은 영화 뭐 있어?”, “영어로 뭐라고 해?” 같은 질문이 전혀 어색하지 않죠.AI는 더이상 특정 산업만의 도구가 아닌, 일상의 조력자로 역할을 확대해가고 있습니다.💡 대표적인 일상 속 AI 활용 예시🔥 스마트 가전 제어 및 집안 관리🔥 번역과 창작을 돕는 도구🔥 개인 맞춤형 콘텐츠 큐레이션🔥 아이 질문 대답하기 (예: ..

안녕하세요, 하루 코딩입니다.오늘은 일상 속에서 우리가 자주 접하는 ‘리뷰’와 ‘추천’ 시스템에 대해 이야기해보려 합니다.이전 글에서는 BI 시각화와 자동화 기술을 중심으로 실무 적용 사례를 다뤘다면,이번 글은 리뷰 데이터와 생성형 AI가 만나 어떻게 ‘개인화 추천’으로 진화하는지에 초점을 맞춰봅니다.플랫폼 기획, 스마트 서비스 설계에 관심 있는 분들께 흥미로운 인사이트가 될 거예요.리뷰는 왜 AI에게 중요한가?리뷰는 단순한 평가를 넘어 데이터 기반 의사결정의 원천입니다.하지만 사람이 수천 개의 리뷰를 읽고 요약하긴 어렵죠.여기서 등장하는 것이 바로 생성형 AI의 자연어 처리(NLP) 기술입니다.💡 최근 플랫폼들은 다음과 같은 방식으로 리뷰를 활용하고 있어요:⭐ AI가 수천 개의 리뷰를 요약해 보여줍니..